実習 実験の目的 現行と目標値の具体的数値を記す。 数値がわからなければ設定する。
要因図と因子選択 実習 目標 ①QCで用いられる特性要因図と同じ。 ②チーム全員で作成する。 ③４０個以上 ④重要な因子を抽出する。
実習 基本機能 誤差因子 N1 N2 N ３ （ ） 信号因子 M1 M2 M ｙ： ①ｙ＝βMの関係を考える。 参考：物理法則、係数、単位 ②特性値は直接表現できない場合、代替特性を用いる。 ③誤差因子や環境因子の水準は、十分大きな誤差が発生するような水準を設定する。 M：
制御因子と水準 実習 ①L18直交表へ８つの因子を割り付ける（だだし、標準L18ではA因子が２水準）。 ②因子が制御因子、標示因子、誤差因子いずれかかを記載する。 ③水準は、現行条件が無い場合、標準値を水準２に割り当てる。
実習 実験作業表（L18直交表割付） ①実験作業表に因子の名称、解析ソフトで得られた直交表配列に基づいた水準値を記載する。各実験で、有り得ない組合せがないかチェックする。
実習 実験結果
実習 要因効果図 １． ２． ３．
実習 最適および現行（標準）条件 ①要因効果図の最大SN比の組合せの水準値と現行（標準）条件の組合せを記載する。 ②解析ソフトで得られたSN比と感度の値を記載する。
確認実験結果 ＳＮ比 （ｄＢ） 特性値 （ｙ） 推定 確認 最適 現行（標準） 利得 ①最適SN比の組合せで確認実験を行う。 ②解析ソフトでSN比と感度を計算する。 ③解析で得られた推定値と実測値から得られた値を記載する。
経済性評価（オフライン品質工学） 「製品バラツキはコストを増大させる。」 形式的に下記のＡ０，Δ０の値を用い、例にしたがって計算 実習 「製品バラツキはコストを増大させる。」 形式的に下記のＡ０，Δ０の値を用い、例にしたがって計算 してください。製品のバラツキがコストに影響する度合いが 算出されます。次回もう少し詳しく説明します。 損失関数 損失L＝（A0／Δ02）σ2 （円） A0：不合格損失（円）、Δ0：許容差、σ2：品質特性値ﾊﾞﾗﾂｷ（分散） 例 パラシュートの着地点の許容差Δ0＝20mのとき、救護物資不良が１個発生し不合格損失A0 ＝2000000円を生じる。パラシュートの着地バラツキ分散σ2 ＝3m2を改善してσ2 ＝２m2にできた。コスト低減幅は 現行損失 L0＝（A0／Δ02）σ2＝（2000000／202）×3＝15000円、 改善損失L＝（2000000／202）×2＝10000円、従って、15000－10000＝5000円のコスト低減が見込まれる。
実習 まとめ、今後の課題 目標に対する改善効果 確認実験値と推定値の差 その他
【補足】交互作用 このあたりに適切条件がある 強すぎる １５０℃ １２０℃ １００℃ 弱すぎる ８０℃ ６０℃ ６０分 ４０分 ２０分 交互作用とは、因子が他の因子と相互に影響し合う作用です。これを予め除去して 実験計画を立てることが理想です。 例えばプラスチック板の熱処理工程の最適化実験を考えましょう。 熱処理温度６０℃～１５０℃、熱処理時間１分～６０分の範囲で実験したい。 下表のように、熱処理が明らかに弱すぎる条件と強すぎる条件がある。 弱すぎる／強すぎる条件は実験する必要がないだけでなく、実験してはいけない のです。こうして交互作用を除去して実験します。 宿題の中に、水準１「少ない（１／２）」、２「標準」、３「多い（２倍）」と条件設定が記 述されているものがその例です。 強すぎる １５０℃ １２０℃ １００℃ 弱すぎる ８０℃ ６０℃ ６０分 ４０分 ２０分 １０分 １分 このあたりに適切条件がある